.Proporcionará liderazgo técnico al equipo. Definirá las tareas técnicas y propondrá los módulos, objetos y herramientas a utilizar, tendrá ingerencia en el desarrollo de funcionalidad clave. Diseñará, desarrollará e implementará pipelines de MLOps. Trabajo en conjunto con arquitectos de software, ingenieros del área, analistas de negocio y otros perfiles técnicos de diversas áreas, entender a profundidad los requerimientos y las necesidades de gestión y explotación de datos y su interacción con otros componentes. Gestión de las estructuras de datos incluyendo diseño, creación, supervisión, administración e implementación.Ayudar en la gestión y organización de los equipos en almacén.Control y recepción de partes en almacén.Gestión de inventarios.Atención de usuarios.Manejo básico de Excel.Actitud de Servicio.Prestaciones de ley.Esquema 100% nómina.**Inetum, compañía líder europea en soluciones y servicios digitales, ha sido reconocida por su compromiso con un entorno laboral inclusivo y equitativo. Somos una empresa que se distingue y destaca por su forma relevante y especialmente significativa en la implantación, seguimiento, evaluación y resultados de las medidas contenidas en sus planes y políticas de igualdad. En Inetum, no discriminamos en nuestras contrataciones por ningún motivo, y todas las decisiones de empleo se toman en función de las habilidades, la competencia, la integridad y las necesidades de la organización. Nuestro compromiso con la igualdad de oportunidades es continuo y constante, y estamos decididos a fomentar un ambiente inclusivo en el ámbito laboral.**Programación: Python, shell, Vertex AI. Experiencia comprobable desarrollando e implementando pipelines DevOps/MLOps:Contenedores (kubernetes, docker o similar)Orquestación (airflow, luigi o similar)CI/CD (Jenkins, GitLab CI o similar)Automatización de la configuración (terraform, ansible o similar)Seguridad (sonarqube, checkmarks o similar)Estrategia de branching (Gitflow, Trunk based o similar)Experiencia como ingeniero de machine learning/científico de datos:Modelado e ingeniería de datosCiclo de vida de los modelos de machine learning (MLflow)Certificación Professional DevOps Engineer - GCPHarness (plataforma de entrega continua de software)Somos un grupo internacional de consultoría digital ágil. En la era de la post transformación digital, nos esforzamos por permitir que cada uno de nuestros 27,000 profesionales se renueve continuamente viviendo de manera positiva su propio flow digital.Cada uno de ellos puede moldear su trayectoria profesional de acuerdo con sus preferencias, emprender de forma práctica para construir junto a sus clientes un mundo más positivo, innovar localmente en 26 países y armonizar su carrera profesional con su bienestar personal.Toda la información marcada con una estrella * es obligatoria.CivilidadNombreCorreo electrónico (ejemplo: ******)Archivo: Enviar el CV (Máximo 1 fichero, límite de 3 MB, tipos permitidos: pdf, docx)